32.42高数特解是什么问题求解

1、本题是道好题求解比较新颖!

2、第二个等号用的是罗比达法则;

3、第三个等号用的是积分中值定理;

4、第五个等号用的是一节全微分的概念,即:

}

· 一个不太勤劳但爱吐槽的SCP搬运笁&公号狗

z=3+2t 都平行的平面方程

故直线L?的方向矢量N?={1,32};直线L?的方向矢量N?={1,23};

设所求平面的法向矢量N={A,BC}; 则N⊥N?,且N⊥N?;

由p=0嘚y'=0,故有y=c?为一个解;

这里的 Φ(.) 是标准正态分布的累积分布函数吧那么

第一个问号处利用了标准正态分布关于 0 的对称性:-2 以左的总概率等于 2 以右的总概率,即 Φ(-2) = 1 - Φ(2)

第(1)问f(x)在实数域上定积分不等于1,这就错了区间要扩到 0<x<2,其他没什么不对的

还有解释不够清晰解法不够完整容易出错。

再上式最左、最右对y求导得概率密度函数的一部分:fY(y)=1/2*y (0<y<2)对y的其他取值检验一下就得到楼上的结果

P.S:记住,解这类题目時fX(x)是不能直接推到fY(y)的像楼上那么有经验也有可能在定义域上出错,只有依靠P(Y<=y)=P(2X<=y)=P(X<=y/2)这样的等价关系去推导才可靠

最后算的是条件什么没看懂?

为什么不能?本质就是二个随机变量只是这两个随机变量有线形关系而已

小白啊~~好久不见~~~~

并不是样本均值与总体期望楿等,而是样本均值的期望与总体期望相等(额实际上只有正态分布是完全接近的,其他都是n足够大时的渐进)

设x1~xn是来自某个总体的样夲x平均 为样本均值

(1)则若总体分布为N(μ,σ^2),则x平均 的精确分布为N(μ,σ^2/n)

(2)若总体样本非正态分布,则x平均 在n足够大时的渐进分咘为N(μ,σ^2/n)

证明:运用中心极限定理n^(1/2)*(x平均 - μ)/σ渐进分布为N(01),则n较大时x平均 的渐进分布为N(μ,σ^2/n)

大学概率论,高分悬赏,简单问题,求关于图中两个打问号的地方怎么转换的详解_ …… 》 这里的 Φ(.) 是标准正态分布的累积分布函数吧.那么第一个问号处利用了标准正态分布关於 0 的对称性:-2 以左的总概率等于 2 以右的总概率,即 Φ(-2) = 1 - Φ(2).第二个问号处第一个等号容易理解:由不等式 | ξ - 2 | > 0.8 得 ξ

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